Haunting and the neoliberal encounter in <i>Terra Incognita</i> and <i>A Perfect Day</i>
Notice bibliographique
Résumé
This article analyses two post–civil war Lebanese films, Ghassan Salhab’s Terra Incognita and Khalil Joreige and Joana Hadjithomas’ A Perfect Day, to examine how the conditions and valences of a particular sociocultural moment register affectively and mobilize the investments that inform memory making in the Lebanese context. In particular, I study these works as embodiments of an emerging structure of feeling specific to post–civil war Beirut, in which the haunting remnants of an unresolved violent past intersect with the neoliberal imperatives to propel Lebanon into a global market. In this sense, I build upon an exclusive concern with ‘pastness’, which often dominates discussions about post-conflict and post-colonial societies, in order to consider how an unfinished traumatic past intersects with more contemporary oppressions and the affective dimension of these intersections. Through a series of visual motifs and audio techniques, Terra Incognita and A Perfect Day track the ways that forces from the past encounter a wholesale embrace of neoliberalism and commercialism to create a kind of affective impasse that plays out either in depressed apathy or in excessive indulgence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».